python获取股票和基金等数据
2021/7/26 12:35:49
本文主要是介绍python获取股票和基金等数据,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
普通人炒股,其实大概率是亏的,一是因为贪婪、二是因为业余,贪婪不一定坏事,业余才真的要命,因为你永远赚不到认知之外的钱。
现在大家都在讨论价值投资,买股票实质是在买公司,评判价值的过程才是投资的精髓。
我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑,靠数据去决策。
Python作为金融领域明星级的分析工具,在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案,比如说Pandas就是专门为金融分析开发的库。
这次我们来研究下如何用Python获取股票&基金数据,用作行业分析。
通过安装akshare包,简单的取得数据例子为例:先用pip安装,如遇到报错用conda继续:
在jupyter notebook或者lab环境中来操作:
import akshare as ak stock_info_a_code_name_df = ak.stock_info_a_code_name() stock_info_a_code_name_df
import akshare as ak stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot() stock_zh_a_spot_df
获取某些股票的行情:
import akshare as ak stock_zh_a_daily_qfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq") stock_zh_a_daily_qfq_df
import akshare as ak fund_em_open_fund_daily_df = ak.fund_em_open_fund_daily() fund_em_open_fund_daily_df
相比较AKshare,Tushare、Baostock上的数据更加规范,但维度会少一些,各有长短。
国内外金融数据接口:
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findatapy - 获取彭博终端,Quandl和雅虎财经的数据
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googlefinance - 从谷歌财经获取实时股票价格
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yahoo-finance - 从雅虎财经下载股票报价,历史价格,产品信息和财务报表
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pandas-datareader - 从多个数据源获取经济/金融时间序列,包括谷歌财经,雅虎财经,圣路易斯联储(FRED),OECD, Fama/French,世界银行,欧元区统计局等,是Pandas生态系统的重要组成
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pandas-finance - 提供高级接口下载和分析金融时间序列
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pyhoofinance - 从雅虎财经批量获取股票数据
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yfinanceapi - 从雅虎财经获取数据
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yql-finance - 从雅虎财经获取数据
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ystockquote - 从雅虎财经获取实时报价
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wallstreet - 实时股票和期权报价
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stock_extractor - 从网络上爬取股票信息
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Stockex - 从雅虎财经获取数据
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finsymbols - 获取全美证券交易所,纽约证券交易所和纳斯达克上市公司的详细数据
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inquisitor - 从Econdb获取经济数据,Econdb是全球经济指标聚合器
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chinesestockapi - 获取A股数据
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exchange - 获取最新的汇率报价
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ticks - 命令行程序,获取股票报价
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pybbg - 彭博终端COM的Python接口
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ccy - 获取外汇数据
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tushare - 获取中国股票,基金,债券和期货市场的历史数据
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jsm - 获取日本股票市场的历史数据
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cn_stock_src - 从不同数据源获取中国的股票数据
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coinmarketcap - 从coinmarketcap获取数字货币数据
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after-hours - 获取美股盘前和盘后的市场价格
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bronto-python - 整合Bronto API接口
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pytdx - 获取中国国内股票的实时报价
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pdblp - 整合Pandas和彭博终端的公共接口
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tiingo - 从Tiingo平台获取股票日K线和实时报价/新闻流
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IEX - 从IEX交易所获取股票的实时报价和历史数据
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alpaca-trade-api - 从Alpaca平台获取股票实时报价和历史数据,并提供交易接口交易美股
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metatrader5 - 集成Python和MQL5交易平台,适合外汇交易
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akshare - 获取中国股票,基金,债券和宏观经济数据
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yahooquery - 从雅虎财经获取数据
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investpy - 从英为财经(Investing.com)获取数据
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yliveticker - 从雅虎财经通过Websocket获取实时报价
这篇关于python获取股票和基金等数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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